Statistiques - Mcnemar Test

Le test de Mc Nemer est utilisé pour deux exemples connexes dans le cadre de circonstances où les états d'esprit des individus sont notés précédemment, puis après le traitement des faits pour tester l'essentiel du progrès dans le sentiment, le cas échéant.

Le test Mc Nemer est particulièrement utile lorsque l'information dit la vérité de deux échantillons liés. Pour la plupart, ces informations sont utilisées dans le cadre de circonstances dans lesquelles l'état d'esprit des individus est noté avant de superviser le traitement, puis contrasté et les enquêtes sont menées dans le sillage de la gestion du traitement. On peut dire dans ce sens qu'en utilisant le test de McNemer, nous pouvons juger s'il y a un ajustement dans les comportements ou des suppositions d'individus après la régulation du traitement avec l'utilisation de la table comme démontré comme suit:

Ne favorise pas
Avant le traitement Après le traitement
Favoriser
Favoriser UNE B
Ne favorise pas C

Comme on peut le voir, C et B ne changent pas leur supposition et affichent individuellement `` Ne pas favoriser '' et `` Favoriser '' même après l'administration du traitement.Cependant, A qui était bon avant le traitement montre une réaction `` Ne pas favoriser '' après traitement et vice versa pour D. On peut donc dire que $ {A + D} $ montre un changement dans la réaction des individus.

L'hypothèse null pour le test de McNemer est que les cas $ {\ frac {(A + D)} {2}} $ changent dans une direction et la même proportion de changement a lieu dans l'autre direction.

La statistique de test de McNemer utilise un modèle _test transformé comme suit:

$ {x ^ 2 = \ frac {(| AD | -1) ^ 2} {(A + D)}} $

(Degré de liberté = 1.)

Critères d'acceptation: si la valeur calculée est inférieure à la valeur du tableau, acceptez null hypothèse null .

Critères de rejet: si la valeur calculée est supérieure à la valeur du tableau, null hypothèse null est rejetée.

Illustration

Dans une expérience avant et après, les réponses obtenues auprès de 300 répondants ont été classées comme suit:

Ne favorise pas
Avant le traitement Après le traitement
Favoriser
Favoriser 60 = A 90 = B
Ne favorise pas 120 = C 30 = D

Testez au niveau de signification de 5%, en utilisant le test de McNemer s'il y a une différence significative dans l'opinion des personnes après le traitement.

Solution:

$ {H_o} $: Il n'y a aucune différence dans l'opinion des gens même après l'expérience.

La statistique de test est calculée à l'aide de la formule:

$ {x ^ 2 = \ frac {(| AD | -1) ^ 2} {(A + D)}} \\ [7pt] \, = \ frac {(| 60-30 | -1) ^ 2} {(60 + 30)} \\ [7pt] \, = 9,34 $

La valeur du test au niveau de signification de 5% pour 1 DF est de 3,84. Étant donné que le test est supérieur à la valeur du tableau, l'hypothèse null est rejetée, c'est-à-dire que l'opinion des personnes a changé après le traitement.